Big Data: Tee siitä “SUURI” sähköisen kaupankäynnin trendeille

Tiedämme, että sähköisen kaupankäynnin Big Datan tulevaisuudesta on paljon Internet-kuhinaa ja sosiaalista hypetystä, mutta mitä se tarkalleen on?

Joten ennen kuin analysoit sähköisen kaupankäynnin trendejä vuodelle 2019, katsotaanpa ensin viittä tärkeää asiaa, jotka sinun pitäisi tietää Big Datasta.

1 Mikä se on?

Yksinkertaisesti sanottuna Big Data viittaa suuriin tietokokonaisuuksiin, jotka tarkistetaan laskennallisesti, jotta voidaan paljastaa datan tietyn osan kannalta merkityksellisiä malleja ja trendejä. Sen luokittelu Big Dataksi ei vaadi vähimmäismäärää dataa, kunhan on tarpeeksi koukkuja vankoihin johtopäätöksiin.

Ymmärrä paremmin Big Datan eri puolia 8V:n kautta:

2 Kuinka päästä käsiksi big dataan?

Big Data on saatavilla loputtomissa paikoissa, eikä se osoita pysähtymisen merkkejä. Nykyään yksinkertaisen Google-haun avulla voit löytää tietovaraston lähes kaikesta. Monet meistä eivät ole tietoisia siitä, kuinka paljon dataa on jo saatavilla käytettäväksi ja analysoitavaksi.

Mutta jos haluat kokeilla käsiäsi, on seuraavat kuusi tapaa käyttää Big Dataa verkkokaupassa ja käyttää näitä tietoja:

a) Tietojen purkaminen

Ennen kuin mitään tapahtuu, tarvitaan vähimmäistiedot. Tämä voidaan saavuttaa useilla tavoilla, mutta yleensä API-kutsulla yrityksen verkkopalveluun.

b) Tietojen tallennus

Suurin haaste Big Datan hallinnassa on "Kuinka lajitella se"?

Se riippuu yksinomaan tietotallennustilan perustamisesta vastaavan henkilön budjetista ja asiantuntemuksesta, koska useimmat palveluntarjoajat tarvitsevat jonkin verran koodaustietoa toteuttaakseen. Luotettavan palveluntarjoajan tulisi aina tarjota sinulle turvallinen ja suoraviivainen paikka tietojen tallentamiseen ja kyselyihin.

c) Tietojen puhdistus

Halusimme tai et, tietojoukot ovat erimuotoisia ja -kokoisia. Ennen kuin voit pohtia tietojen tallentamista, varmista, että tiedot ovat puhtaassa ja hyväksyttävässä muodossa.

d) Tiedonlouhinta

Oletko kuullut "tiedonlouhinnasta"?

"EI"? Älä huoli, sain sinut turvaan. Tiedonlouhinta on prosessi, jolla haetaan oivalluksia tietokannasta. Tämän tavoitteena on olettaa ja tehdä päätöksiä hallussa olevan datavaluutan perusteella.

e) Tietojen analyysi

Kun kaikki tiedot on kerätty, se on analysoitava mielenkiintoisten kuvioiden ja trendien löytämiseksi. Hyvä dataanalyytikko löytää jotain poikkeavaa tai jotain, mitä kukaan muu analyytikko ei ole vielä raportoinut.

f) Tietojen visualisointi

Mahdollisesti datan visualisointi on Big Datan välttämättömyys. Tämä on se osa, joka varmistaa, että kaikki työ tehdään etukäteen ja lopputulos on visualisointi, jonka ihannetapauksessa kaikki voivat ymmärtää.

Tämä voidaan tehdä ohjelmointikielillä, kuten d3.js, Plot.ly, tai ohjelmistoilla, kuten Tableau.

3 Onko se kasvava ala?

Big Datan saatavuuden lisääntyessä sähköisen kaupankäynnin markkinoiden ja uran Big Datan määrän kasvu ei ole enää yllätystekijä.

Tilastojen mukaan globaalien big data- ja yritysanalytiikkamarkkinoiden ennustetaan kasvavan 103 miljardilla Yhdysvaltain dollarilla vuoteen 2027 mennessä, mikä on kirjaimellisesti yli kaksinkertainen markkina-arvoon verrattuna vuonna 2018 13,2 prosentin kasvuvauhdilla.

Lisäksi ohjelmistosegmentistä tulisi 45 prosentin osuudellaan suuri big data -markkinasegmentti vuoteen 2027 mennessä, mikä avaa valtavasti mahdollisuuksia alalla.

4 Mikä on big dataan liittyvä markkina-arvo?

Sinun täytyy ajatella, onko Big Dataan liittyvää markkina-arvoa?

Lyhyesti sanottuna vastaus on "kyllä". Yleinen pääsy big dataan ja kiinnostus sitä kohtaan on kasvussa. Googlen trendikaavio näyttää hakusanan "Big Data" suosion kasvun vuodesta 2004 tähän päivään.

5 Mitä ovat Big Data -sovellukset?

On joitakin seuraavista toimialueista, joilla Big Data Applications on mullistanut käytännöt:

• Kuljettamattomat autot: Googlen kuljettajaton auto kerää noin yhden gigatavun dataa sekunnissa. Nämä kokeet vaativat yhä enemmän tietoja niiden onnistuneeseen suorittamiseen.
• Viihde: Amazon ja Netflix ovat esimerkki Big Datan käyttämisestä ohjelmien ja elokuvien suositusten tekemiseen käyttäjilleen.
• Koulutus: Big Data -pohjaisen teknologian yhdistäminen oppimisvälineeksi perinteisen luentolähestymistavan sijaan on mahdollistanut opiskelijoiden oppimisen sekä auttanut opettajia seuraamaan suorituksiaan.
• Verkkokaupan markkinat: Big Data -teknologia on tehnyt polun myös verkkokaupan markkinoilla. Kuten nytkin, se on osa pienten ja suurten verkkokaupan myyjien liiketoimintaprosesseja, jolloin he voivat saavuttaa tavoitteensa tehokkaammin ja nopeammin.

Big Data, suurempi potentiaali – Perinteisten haasteiden murtaminen

Vaikka Big Data -teknologian käyttöönotosta on paljon hyötyä, on myös joitain vastalauseita. Katsotaanpa joitain esteitä, joita verkkokauppa kohtaa adoption tiellä.

• Nopeus: Tietojen hallinta ennennäkemättömällä nopeudella on hälyttävä huolenaihe verkkokaupan myyjille. Nopea analyysi ja oikea-aikaiset toimet ovat ratkaisevan tärkeitä sen täyden hyödyn hyödyntämiseksi.
• Volyymi: Kuten nimestä voi päätellä, Big Datan integrointi sisältää valtavien määrien merkityksellisen datan keräämisen lukemattomista lähteistä. Verkkokaupan myyjät saavat tilastoja, jotka liittyvät asiakkaiden käyttäytymiseen, sosiaaliseen mediaan, väestötietoihin ja moniin muihin luettelossa oleviin tietoihin.

Haasteena ei ole tiedon kerääminen, vaan sen asianmukainen analysointi ja hyödyntäminen.

• Monimutkaisuus: Eri lähteistä saapuvien tietojen yhdistäminen, yhteensovittaminen, korrelointi ja tulkinta voi olla vaikeaa.
• Lajike: Big Dataa on eri muodoissa, perinteisestä jäsentämättömästä numeerisesta tietokannasta strukturoituihin asiakirjoihin, videoihin, teksteihin, sähköposteihin ja muihin. Jälleenmyyjien on kiinnitettävä huomiota tehdäkseen oikeita liiketoimintapäätöksiä ja otettava huomioon mahdolliset tietojen epäjohdonmukaisuudet, kuten kausi- ja huippukuormitukset.

Niin pelottavalta kuin matka saattaa tuntuakin, tunnelin päässä näkyy valoa. Ja voitettuaan haasteet ja käyttämällä Big Dataa verkkokaupassa edukseen, jälleenmyyjät voivat saavuttaa ilmiömäisen menestyksen.

Big Data, suurempi potentiaali – sähköisen kaupankäynnin markkinoiden muokkaaminen

Verkkokaupan jättiläiset, kuten Souq (The New Amazon), ovat investoineet valtavan määrän teknologiaan luodakseen henkilökohtaisemman käyttökokemuksen. Big Datan analytiikka sähköisessä kaupankäynnissä on noussut siunaukseksi tällaisille jälleenmyyjille monin eri tavoin:

1 Kysyntäennusteet

Kysyntäennusteesta on tullut ratkaiseva kuin koskaan ennen, ja syyt ovat ilmeiset.

Kysynnän ja tarjonnan epätasaisuus on yleistynyt.

Varaston varastointi on aina ollut vastalause verkkokaupan pelaajille. Heillä on liian vähän varastoja ja he menettävät mahdollisuuden myydä. Niitä on liikaa ja on vaarana, että niitä ei myydä kaikkia.

Joten miten Big Data toimii Pelastajana täällä?

Verkkokaupan jälleenmyyjät käyttävät ennakoivaa analytiikkaa analysoidakseen kaikkia historiallisia myyntitietoja, kausivaihteluita ja muita trendejä. Niihin kuuluvat kaikki tekijät, jotka voivat jättää vaikutuksen kysyntään, kuten lomat, festivaalit, ilmastonmuutokset, poliittiset trendit, muotivillityksiä jne. Ja tietysti ennustevaatimukset.

Otetaan esimerkki talvikaudesta, jos talvet on odotettavissa nurkan takana, niin asiakas kiirehtii ostamaan talvitarvikkeitaan aikaisintaan. Jos verkkomyyjä on huomioinut sääennusteen, hän voi ansaita enemmän voittoa myymällä enemmän talvivaatteita ja saada etulyöntiä kilpailijoihinsa nähden.

Lisäosana jälleenmyyjät voivat seurata verkkosivustonsa liikennettä reaaliajassa ja ennustaa konversioprosenttia milloin tahansa.

Kuinka muuten käyttää Big Dataa sähköiseen kaupankäyntiin?

Kyllä, se voi myös ennustaa trendejä. Se voi analysoida, mitä Internetissä ja sosiaalisen median kanavilla surinaa. Datatieteilijä voi analysoida verkkomainoksia nähdäkseen, mitä muut yritykset yrittävät markkinoida.

He voivat tarkastella palautetta tuotteesta Internetissä ja nähdä, ovatko ne positiivisia, neutraaleja vai negatiivisia. Näin ollen he voivat ennustaa, nouseeko, laskeeko vai pysyykö tietyn tuotteen kysyntä vakiona.

Esimerkiksi kosmetiikkayritys lanseeraa markkinoille sellaisen tuotteen kuin reiluusvoide. Jälleenmyyjät palkkaavat datatieteilijöitä, jotka tekevät ainutlaatuisen analyysin tuotteen arvosteluista eri sosiaalisilla alustoilla ja selvittävät, ovatko ne positiivisia, negatiivisia vai neutraaleja.

2 Henkilökohtainen käyttökokemus

Kuten tiedätte, sähköisen kaupankäynnin tila on kovaa kilpailua. Tämä kilpailu synnyttää tarpeen luoda asiakkailleen erittäin henkilökohtainen ostokokemus.

Itse asiassa 87 % ostajista uskoo saavansa ostoksia enemmän, kun verkkokaupat personoivat ostokokemustaan.

Jos kuitenkin epäilet, miten henkilökohtainen ostokokemus toimii, anna meidän ymmärtää seuraavan esimerkin avulla.

• Ostaja meni verkkokauppasivustolle, lisää kenkäparin ja farkun ostoskoriinsa. Hän ei kuitenkaan suorita kauppaa loppuun ja hylkää kärryn jostain syystä. Hän on sivuston säännöllinen asiakas ja ostaa tältä sivustolta usein, joten järjestelmä ymmärtää asiakkaan olevan arvokas.

Nyt järjestelmä reagoi välittömästi ja tarjoaa hänelle alennuskupongin farkun ostosta ja kehottaa häntä suorittamaan kaupan.

Vaikka käyttäjä poistuisi sivustolta, hän voi nähdä osto- tai hakuhistoriaansa koskevia mainoksia muilla verkkosivuilla.

3 "Play For Keep" -hinnoittelu

Dynaaminen hinnoittelu on uusi tapa houkutella asiakkaita tarjoamalla tuotteita joustavammilla arvoilla. Monet merkittävät verkkokaupan vähittäiskauppiaat harjoittavat nyt dynaamista hinnoittelua.

Joustava hinnoittelu hyödyttää verkkokauppasivustoja eri tavoin:

• He saavat etulyöntiaseman kilpailijoihinsa nähden.
• He voivat ansaita suuria tuloja menettämättä voittomarginaaleja.
• Ne voivat palata nopeammin kysynnän ja tarjonnan vaihteluihin.
• He voivat helposti hallita hinnoittelumallejaan.
• Ne tarjoavat henkilökohtaisemman käyttökokemuksen.

Dynaaminen hinnoittelu yhdistettynä koneoppimisalgoritmeihin, harkitse useita elementtejä tuotteen hinnan optimoimiseksi reaaliajassa. Jotkut keskeiset muuttujat ovat seuraavat:

• Asiakastiedot: käyttäytymistiedot, laitetiedot ja sijaintitiedot.
• Kilpailijoiden tarjoamat hinnat.
• Tuotteen kysyntä.
• Tuotteen tarjonta.
• Voittomarginaalit.
• Kellonaika.

Souq (The New Amazon) on ollut edelläkävijä dynaamisen hinnoittelun ulottuvuuksissa. Sen kerrotaan muuttavan tuotteensa hintaa 2,5 miljoonaa kertaa päivässä, mikä tarkoittaa, että minkä tahansa tuotteen hinta muuttuu 10 minuutin välein.

4 Huippuluokan asiakaspalvelu

Big Data Analytics ei suinkaan tarjoa yksilöllistä kokemusta, vaan auttaa verkkokaupan jälleenmyyjiä seuraamaan ja analysoimaan asiakkaiden palautetta kaikissa kanavissa.

He saavat asiakaspalautetta eri välineillä, kuten palautekyselyillä, tekstiviesteillä, puheluiden transkriptioilla ja chateilla. He voivat arvioida palautteita analyyttisten algoritmien avulla saadakseen kattavan kuvan asiakkaiden mielipiteistä ja improvisoidakseen sen mukaan.

Jos esimerkiksi verkkokauppabrändi huomaa, että monet sen asiakkaat lisäävät tuotteita ostoskoriinsa, mutta eivät käy kassalla, brändi voi tutkia eri palautekanavien kautta kerättyä dataa löytääkseen porsaanreiän.

Johtopäätös

Verkkokauppa kukoistaa ja keskittyy paremman käyttökokemuksen rakentamiseen. Big Data -teknologian edistymisen ansiosta verkkokaupan vähittäiskauppiaat voivat nyt seurata lukuja reaaliajassa, ennustaa trendejä, ennustaa kysyntää ja luoda erittäin henkilökohtaisen asiakaskokemuksen.

Tässä vaiheessa, jos haluat myös lisätä palveluasi ja moninkertaistaa voittosi, tarvitset vain oikean verkkokehitysyrityksen. Koska verkkokauppa toimii nyt helposti, palkkaa verkkokehittäjä nyt ja älä anna perinteisten kivijalkakauppojen tulevien vuosikymmenten jyrkän laskun vaikuttaa liiketoimintaasi.